Des cartes de cultures irriguées pour une meilleure gestion de l'eau en agriculture

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Dans un billet précédent, je vous avais brièvement présenté:

  • les problématiques liées à la consommation en eau inhérente à la culture du maïs irrigué en France;
  • les projets de recherche relatifs à cette thématique dans lesquels le Cesbio est impliqué.

Pour classer les surfaces agricoles irriguées, en cours de campagne et à l'échelle d'un territoire, nous nous sommes, dans un premier temps, focalisés sur l'utilisation d'images satellitaires optiques.
Dans les lignes qui vont suivre, je vais vous présenter le travail réalisé pour générer des cartes de cultures irriguées avec les séries temporelles Landsat-8 de niveau 2A mises à disposition par le pôle Theia.

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Suivi de l'enneigement des stations de ski avec Sentinel-2

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Dans le cadre du pôle thématique Theia nous préparons la distribution de cartes d'enneigement établies à partir des images Sentinel-2. Si la méthode utilisée pour la détection du manteau neigeux se base sur des concepts bien éprouvés, la résolution spatio-temporelle des cartes d'enneigement sera en revanche tout à fait inédite. Jusqu'ici les cartes d'enneigement était généralement produites à partir des observations MODIS à 500 m de résolution ce qui permet de faire des études hydro-climatiques à des échelles plutôt régionales. Les données Landsat étaient finalement assez peu exploitées par les nivologues en raison de leur faible répétitivité. Le déploiement de la mission Sentinel-2 (couverture globale à 20 m de résolution tous les 5 jours) ouvre de nouvelles perspectives pour le suivi de l'enneigement.
 
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The iota2 Land cover processor has processed some Sentinel-2 data

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You already heard about iota2 processor, and you must know that it can process LANDSAT 8 time series et deliver land cover maps for whole countries. These las days, Arthur Vincent completed the code that allows processing Sentinel-2 time series. Even if atmospherically corrected Sentinel-2 data are not yet available above the whole France, we used  the demonstration products delivered by Theia to test our processor.

 

Everything seems to work fine, and the 10 m resolution of Sentinel-2 seems to allow seeing much more details. The joined images show two extracts near Avignon, in Provence, which show the differences between Landsat 8 and Sentinel-2. Please just look only at the detail level, and not at the differences in terms of classes. Both maps were produces using different time periods, and a period limited to winter and beginning of spring for Sentinel-2, and the learning database is also different. Please don,'t draw conclusions too fast about the thematic quality of the maps.

 

First extract shows a natural vegetation zone, with some farmland (top LANDSAT8, bottom Sentinel-2)

coudoux.png

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La chaîne d'occupation des sols iota2 sait maintenant traiter Sentinel-2

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Vous connaissez déjà la chaîne iota2 et vous savez qu'elle sait traiter les séries temporelles Landsat8 et générer des cartes d'occupation des sols. Ces derniers jours, Arthur Vincent a terminé le code permettant d'utiliser les séries temporelles Sentinel-2. Même si nous n'avons pas encore des séries Sentinel-2 sur toute la France (mais elles devraient arriver bientôt), nous avons utilisé des produits de démonstration fournis par THEIA pour valider la chaîne de traitement.

 

Tout a l'air de bien marcher et la résolution de 10m. de Sentinel-2 permet d'avoir beaucoup plus de détails au niveau des cartes produites. Voici 2 extraits (près d'Avignon) qui montrent la différence entre Landsat8 (en haut) et Sentinel-2 (en bas). Attention, la comparaison n'a de sens qu'en termes de détail spatial : les cartes ne correspondent pas aux mêmes périodes d'acquisition, seuls quelques mois de données Sentinel-2 ont été utilisés, sans la période estivale, et les données de référence sont légèrement différentes. Il ne faut pas tirer donc de conclusion par rapport à la qualité thématique de ces cartes.

 

Le premier extrait montre une zone de végétation naturelle avec un peu d'agriculture (en haut LANDSAT8, en bas Sentinel-2)

coudoux.png

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New version of fully automatic land cover map of France for 2014 from LANDSAT8

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Over the last months, we worked a lot on our method for Land Cover map production. Three main topics (1) were studied with Arthur Vincent and David Morin at CESBIO :

  1. porting and validating the iota2 processor on the CNES High Performance Computing facilities (HPC);
  2. enhancing the method for reference data preparation. Reference data are used both for training and validation;
  3. developing a stratification method which allows to train and apply classifiers per eco-climatic area, for instance.

Using all these new features, we produced a lot (really a lot!) of maps for the continental France. We just released the 4 following examples, produced using all the available LANDSAT8 data in 2014 :

  • regarding reference data :
    1. including 4 classes of artificial surfaces : continuous urban , dicontinuous urban, road surfaces, and commercial and industrial areas (2);
    2. only one artificial class that gathers the 4 above (3);
  • regarding the stratification method :
    1. using eco-climatic areas (4);
    2. without stratification, but using a fusion of several classifiers trained over different sets of tiles.
The pink urban spot, in the center of brown zone, is the village of Chateauneuf du Pape which is famous for its wine, and the brown color is the vineyard class. Validated !

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Nouvelle version des produits d'occupation des sols OSO sur la France en 2014

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Nous avons beaucoup travaillé sur la procédure de génération des cartes d'occupation des sols ces derniers mois. Trois axes principaux1 ont été abordés par Arthur Vincent et David Morin au Cesbio :

  1. Le portage et la validation de la chaîne de traitement iota2 sur l'infrastructure de calcul à haute performance (HPC) du Cnes.
  2. L'amélioration de la procédure de préparation des données de référence utilisées pour l'apprentissage des classifieurs et la validation des cartes produites.
  3. La mise au point de la stratification qui permet de spécialiser les algorithmes de classification par zone éco-climatique, par exemple.

En utilisant toutes ces nouveautés, nous avons produit beaucoup (vraiment beaucoup!) de cartes sur la France métropolitaine. Nous venons de mettre en ligne quelques exemples sur l'année 2014 en utilisant toutes les données Landsat8 disponibles. Nous avons choisi de vous montrer les 4 cas qui correspondent aux combinaisons suivantes :

  • sur la donnée de référence :
    1. utilisation de 4 classes de surfaces artificielles (abusivement appelées "bâti") : urbain continu, urbain discontinu, surfaces "route" et zones industrielles et commerciales (2);
    2. regroupement a posteriori de ces 4 classes (3);
  • sur le mode de stratification :
    1. avec stratification par zone éco-climatique (4);
    2. sans stratification, mais avec une fusion de plusieurs (10) classifieurs appris sur des tuiles images différentes.

Le village en rose, au centre de la zone marron, c'est le village de Chateauneuf du Pape, et la zone marron autour du village, ce sont des vignes ! Pas besoin de vérité terrain pour le vérifier, mais on veut bien aller vérifier quand même.

Arthur nous a concocté une interface assez pratique pour la visualisation et la comparaison des différentes cartes.  Vous pouvez y accéder ici. L'icône en haut à droite vous permet de sélectionner les cartes qui seront affichées. A gauche, sous les boutons qui gèrent le niveau de zoom, vous avez la possibilité de sélectionner 2 des cartes pour lesquelles les statistiques de qualité (FScore par classe5) seront affichées sous la zone de visualisation. Cela vous permet d'apprécier les différences entre les approches.

 

Aux 4 nouvelles cartes, nous avons ajouté la version que nous avions publié en début d'année, dont la qualité est inférieure. Si vous regardez la précision globale de cette carte (Overall Accuracy) vous verrez qu'elle est en fait supérieure à celle des nouvelles cartes. Ceci est dû au fait que dans cette ancienne version, nous utilisions beaucoup de pixels d'eau pour la validation, et l'eau est très facile à classer. Le problème principal de cette ancienne version est le sur-classement des zones urbaines au dépens des surfaces minérales naturelles et des vergers. Ceci a été amélioré grâce au travail sur la préparation de la donnée de référence.

 

Pour comparer des cartes, il est utile de regarder les FScore par classe. Vous verrez ainsi que la stratification éco-climatique apporte des améliorations importantes sur les valeurs moyennes et sur les intervalles de confiance.

 

Si vous voulez récupérer les fichiers GeoTiff complets (attention, c'est volumineux!), vous pouvez utiliser les liens suivants :

N'hésitez pas à nous faire des retours. Nous continuons à travailler sur les améliorations des méthodes.

Notes:

1Beaucoup d'autres tâches ont été réalisées, dont la préparation de l'ingestion des données Sentinel-2, par exemple.

2Ces 4 classes correspondent à la nomenclature de Corine Land Cover, dont les polygones du millésime 2012 ont été affinés en utilisant une procédure développée par David et Marcela et décrite dans cette présentation (à partir de la planche 33).

3L'apprentissage et la classification sont toujours faits avec les 4 classes séparées, mais elles sont regroupées à la fin, ce qui permet d'augmenter la précision de la carte en échange d'une perte de finesse thématique. Mais les pixels de 30 m. de Landsat ne nous permettent d'être très précis pour ces classes.

4Nous avons utilisé la carte publiée par Joly et al.

5Nous utilisons cette métrique, car elle combine les erreurs d'omission et de commission.

 

First Sentinel-2 monthly cloud free syntheses from the Sen2Agri system

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The Sen2Agri System, funded by ESA, is now on its pre-operational phase. It has just completed its first mass production and in this context, we just obtained our first Level 3A syntheses obtained with Sentinel-2A. Level 3A products are monthly syntheses of non cloudy pixels.

Syntheses

The monthly syntheses are produced by the Sen2Agri system. They use as input 2A level products processed by the MACCS processor, which provides surface reflectance along with cloud masks and shadow masks and snow and water masks. As their name suggests, the syntheses are produced once a month, but can be based on a bit longer time periods to increase chances to get cloud free observations.

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Les premières synthèses mensuelles Sentinel-2 issues du système Sen2Agri

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Le système Sen2Agri, financé par l'ESA, est en phase de validation pré-opérationnelle. Il vient donc de réaliser ses premières productions de masse. Dans ce cadre, nous venons d'obtenir, avec Sentinel-2A, nos premières synthèses de Niveau 3A, c'est à dire des synthèses mensuelles des réflectances de surface des pixels non nuageux.

Synthèses

Les synthèses mensuelles sont produites par le système Sen2Agri. Elles utilisent en entrée des produits de niveau 2A traités par la chaîne MACCS, qui fournit des réflectances de surface accompagnées de masques de nuages et d'ombres et masques de neige et d'eau. Comme leur nom l'indique, les syntheses sont produites une fois par mois, mais peuvent se baser sur des périodes de temps un peu plus longues pour accroître les chances d'avoir des observations claires.

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La télédétection pour une meilleure gestion de l'eau en agriculture

Dans un contexte de réchauffement climatique qui pourrait induire des phénomènes de sécheresses récurrents, la culture du maïs est de plus en plus contestée. La controverse née autour de cette culture tient autant pour les conséquences en terme de consommation en eau que pour la remise en cause du modèle agricole productiviste qu'elle incarne par excellence.

Existe-t-il de nouvelles perspectives pour le maïs en France?

 

Quelques éléments de contexte économique

La France s'affiche comme le premier producteur de maïs grain en Europe avec près de 15 Mt produites en 2011 et 2012 1.  Le grand Sud-ouest totalise 41 % de la production de maïs grain française dont 20% en Aquitaine et 11% en Midi-Pyrénées 1. Ainsi une majeure partie de cette production alimente les filières agroalimentaires et agroindustrielles régionales.
On comprend alors l'importance de préserver cette richesse économique régionale.

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Some news about Sentinel-2 from Living Planet Symposium

 

If I haven't posted for more than a week, it is because I have been participating to the Living Planet Symposium 2016 in Prague. With the preparation, travel, and participation to this crazy symposium. I say crazy because it is packed with about 3000 people, of which I know only about 300. When you want to go from a room to another, it takes as much as 20 minutes as you meet at least 3 or 4 of your colleagues and have a chat. But I do not need to tell you, as very likely, you were there too !

One of the 6 to 8 rooms, packed with people at the same time

 

The good news is that I have had access to a lot of information. I will start by some news about Sentinel-2 of course. Some of these news are not good.

  • The launch of Sentinel-2B has been postponed by to 2017, probably between March and June, due to a delay with the Rockot launcher. This is very annoying as accounting with the time needed for the commissioning phase, it means we will only rely on a 10 days repetitivity during modt of 2017.
  • The availability of Sentinel-2 ortho-rectified data with ground control points has also been postponed to the end of 2016, while initially it was planned in June. ESA says it is due to the fact that the global reference images (GRI) are not ready yet worldwide. We thus will have to cope with registration errors of about 1 pixel within the same orbit and 2 pixels when comparing data from 2 orbits. ESA had announced last year that they would introduce the reference data per continents starting by Europe, but it seems they changed their minds. Still I was told that the GRI for Europe and Australia are available or will be very soon, so why not starting a prodution of ortho-rectified data on those continents ?
  • ESA is also going to change and shorten the very long names of their products and start to distribute data tile wise. Of course, this is good news as the choices made before were not convenient, and it is better correcting it now, as the data backlog is short, but it means everyone will have to change his software. This might delay several productions downstream ESA ground segment.
  • ESA has published a new version of Sen2cor, which is said to seriously enhance the scene classification which was really bad in the previous version, especially for its cloud and cloud shadows mask. I will test it of course, as soon as I find some time.

 

This image background image is a monthly synthesis of Sentinel-2 images of august 2016, covering the whole Czech Republic. It was processed by MACCS to level 2A  and then to level 3A by the synthesis method we developed at CESBIO and implemented within Sen2Agri package. The overlayed landcover map itself was generated by GISAT in the Czech Republic based mainly on Sentinel-1 data, as Sentinel-2 data last summer were still quite scarce. This poster was shown on the 10x10m advert on the congress centre, alternating with a nice bikini (sorry, I only have the Sentinel image !)

 

I have been very positively surprised by how our user community has started using the time series, instead of using images only. It is clear we have entered a new chapter of remote sensing history on the application side, with much more robust results. The case studies based on one image have completely disappeared on the presentations, even if they are still present on the posters. Sentinel-1 examples were impressive and joint uses of both Sentinels 1 & 2 are rising. As the recently launched Sentinel-3A seems to be working well, it is clear ESA has set up a great system Europe can be proud of. And on top of that, ESA really know how to organise a symposium !